(57)【要約】  医療および／または歯診断を生成するためのシステム（１００）と方法（２００、１６００）。本方法は、被験者の体の選択部分の真のカラー画像を取得するステップと、真のカラー画像をグレースケール強度画像へ変換するステップと、グレースケール強度画像のコントラストを調整することによりヒストグラム等化画像を生成するステップと、医療および／または歯診断を生成するのに役立つ第１の情報を生成するためにヒストグラム等化画像を処理するステップであって、第１の情報は、（ａ）疾患領域の画素平均強度値と正常領域の平均画素強度値との比と、（ｂ）歯周靭帯空間が拡大または破壊されたかどうかを示す指標とのうち少なくとも１つを含む、ステップと、第１の情報に少なくとも基づき医療および／または歯診断を生成するステップとを含む。【選択図】図２
2019502423.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療および／または歯診断を生成する方法において、
被験者の体の選択部分の真のカラー画像をコンピュータ装置により取得するステップと、
前記真のカラー画像をグレースケール強度画像へ前記コンピュータ装置により変換するステップと、
前記グレースケール強度画像のコントラストを調整することによりヒストグラム等化画像を前記コンピュータ装置により生成するステップと、
前記医療および／または歯診断を生成するのに役立つ第１の情報を生成するために前記ヒストグラム等化画像を前記コンピュータ装置により処理するステップであって、前記第１の情報は、（ａ）疾患領域の画素平均強度値と正常領域の平均画素強度値との比と、（ｂ）歯周靭帯空間が拡大または破壊されたかどうかを示す指標とのうち少なくとも１つを含む、ステップと、
前記第１の情報に少なくとも基づき前記医療および／または歯診断を前記コンピュータ装置により生成するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記処理は、前記ヒストグラム等化画像の正常骨密度領域と異常骨密度領域が識別可能となるように、前記ヒストグラム等化画像の輪郭プロットを生成するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、前記処理は、歯根管が識別可能となるように、前記ヒストグラム等化画像のカラーマップを生成するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法において、前記処理は、管寸法の変動が識別可能となるように、赤色画像、緑色画像または青色画像を生成するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、前記被験者の医療記録内に規定された臨床症状を使用して、前記医療および／または歯診断をより正確な医療および／または歯診断へ変換するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、
前記変換ステップは、前記被験者の医療記録内に規定された前記臨床症状が前記医療および／または歯診断により識別された医療状態の臨床症状に整合するかどうかを判断するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、前記医療および／または歯診断は前記被験者の医療記録内に規定された臨床症状に追加的に基づいて生成されることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、医療および／または歯診断は、前記臨床症状に基づき第１の鑑別診断を取得すること、および前記第１の情報を使用して前記第１の鑑別診断の精度を検証することにより生成されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項７に記載の方法において、医学的診断は、前記臨床症状に基づき第１の鑑別診断を取得すること、前記第１の情報に基づき第２の鑑別診断を取得すること、および前記第１の鑑別診断および第２の鑑別診断に基づき前記医療および／または歯診断を判断することにより生成されることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、前記医療および／または歯診断を規定する情報を、データ記憶装置内に格納するまたはネットワーク上で伝達する前に暗号化するステップをさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
医療および／または歯診断を生成するためのシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサにコンピュータ装置においてデータ処理作業を行わせるプログラム命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記プログラム命令は、
被験者の体の選択部分の真のカラー画像を取得する命令と、
前記真のカラー画像をグレースケール強度画像へ変換する命令と、
前記グレースケール強度画像のコントラストを調整することによりヒストグラム等化画像を生成する命令と、
前記医療および／または歯診断を生成するのに役立つ第１の情報を生成するために前記ヒストグラム等化画像を処理する命令であって、前記第１の情報は、（ａ）疾患領域の画素平均強度値と正常領域の平均画素強度値との比と、（ｂ）歯周靭帯空間が拡大または破壊されたかどうかを示す指標とのうち少なくとも１つを含む、命令と、
前記第１の情報に少なくとも基づき前記医療および／または歯診断を生成する命令とを含むコンピュータ可読媒体と、を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムにおいて、前記ヒストグラム等化画像処理は、前記ヒストグラム等化画像の正常骨密度領域と異常骨密度領域が識別可能となるように、前記ヒストグラム等化画像の輪郭プロットを生成するステップを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムにおいて、前記ヒストグラム等化画像処理は、歯根管が識別可能となるように、前記ヒストグラム等化画像のカラーマップを生成するステップを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のシステムにおいて、
前記ヒストグラム等化画像処理は、管寸法の変動が識別可能となるように、赤色画像、緑色画像または青色画像を生成するステップを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項１１に記載のシステムにおいて、前記プログラム命令はさらに、前記被験者の医療記録内に規定された臨床症状を使用して前記医療および／または歯診断をより正確な医療および／または歯診断へ変換する命令を含むことを特徴とするシステム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムにおいて、前記医療および／または歯診断は、前記被験者の医療記録内に規定された前記臨床症状が前記医療および／または歯診断により識別された医療状態の臨床症状に整合するかどうかに関する判断の結果に基づき変換されることを特徴とするシステム。
【請求項１７】
請求項１１に記載のシステムにおいて、前記医療および／または歯診断は前記被験者の医療記録内に規定された臨床症状に追加的に基づいて生成されることを特徴とするシステム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のシステムにおいて、医療および／または歯診断は、前記臨床症状に基づき第１の鑑別診断を取得すること、および前記第１の情報を使用して前記第１の鑑別診断の精度を検証することにより生成されることを特徴とするシステム。
【請求項１９】
請求項１７に記載のシステムにおいて、医療および／または歯診断は、前記臨床症状に基づき第１の鑑別診断を取得すること、第１の情報に基づき第２の鑑別診断を取得すること、および第１の鑑別診断および第２の鑑別診断に基づき医療および／または歯診断を判断することにより生成されることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
請求項１１に記載のシステムにおいて、前記プログラム命令はさらに、前記医療および／または歯診断を規定する情報をデータ記憶装置内に格納するまたはネットワーク上で伝達する前に暗号化する命令を含むことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は参照のため本明細書に援用する２０１５年１１月１３日出願の米国特許仮出願第６２／２５４，９７９号明細書からの優先権を主張する。
【０００２】
本文書は概して画像処理に関する。より具体的には、本文書は、画像解析の結果に基づく歯根尖周囲疾患の鑑別診断のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
当該技術分野で知られた様々な画像処理技術が存在する。このような画像処理技術では、入力デジタル画像は、それに関連した一組の特性またはパラメータを生成するために処理され得る。デジタル画像は、幅ｘおよび高さｙを有する、特定順番で配置された画素の集合である。画素は画像の最小絵素である。各画素は数値的色値、数値的サイズ／空間的値、および／またはそれに関連した強度を有する。数値は少なくとも１ビットの２進数を含む。例えば、モノクロ画素は２つの色値：０（例えば、黒色を表す）または１（例えば、白色を表す）を有し得る。カラーまたはグレースケール画素は各色を表すためのより多くのビット（例えば２４ビット）を必要とする。各画素の強度は可変である。カラー画像システムでは、色は通常、赤、緑および青などの３つの成分強度により表される。他の成分強度はシアン、マジェンタ、黄および／または黒を含み得る。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は概して、医療および／または歯診断を生成するためのシステムおよび方法に関する。本方法は、被験者の体の選択部分の真のカラー画像をコンピュータ装置により取得するステップと、真のカラー画像をグレースケール強度画像へコンピュータ装置により変換するステップと、グレースケール強度画像のコントラストを調整することによりヒストグラム等化画像をコンピュータ装置により生成するステップと、医療および／または歯診断を生成するのに役立つ第１の情報を生成するためにヒストグラム等化画像をコンピュータ装置により処理するステップとを含む。第１の情報は、（ａ）疾患領域の画素平均強度値と正常領域の平均画素強度値との比と、（ｂ）歯周靭帯空間が拡大または破壊されたかどうかを示す（病巣が腫物、肉芽腫または膿胞かどうかを示す）指標とのうち少なくとも１つを含む。次に、第１の情報は医療および／または歯診断をコンピュータ装置により生成するために使用される。医療および／または歯診断を規定する情報は、データ記憶装置内に格納されるまたはネットワーク上で伝達される前に暗号化され得る。
【０００５】
いくつかのシナリオでは、この処理は、ヒストグラム等化画像の正常骨密度領域と異常骨密度領域が識別可能となるように、ヒストグラム等化画像の輪郭プロットを生成するステップ、歯根管（眼球技術により識別するのが困難な副根管を含む）が識別可能となるようにヒストグラム等化画像のカラーマップを生成するステップ、および／または管寸法の変動が識別可能となるように赤色画像、緑色画像または青色画像を生成するステップを含む。
【０００６】
これらまたは他のシナリオでは、本方法はまた、被験者の医療記録内に規定された臨床症状を使用して、医療および／または歯診断をより正確な医療および／または歯診断へ変換するステップを含む。この変換は、被験者の医療記録内の臨床症状が医療および／または歯診断により識別される医療および／または歯状態の臨床症状に整合するかどうかを判断するステップを含み得る。そうであれば、医療および／または歯状態の精度が確認または検証される。そうでなければ、医療および／または歯診断は不正確であると判断される。それに応じて、第１の情報および医療記録情報は、より正確な医療および／または歯診断を導出するために再解析される。
【０００７】
これらまたはさらに他のシナリオでは、医療および／または歯診断は被験者の医療記録内に規定された臨床症状に追加的に基づき生成される。より具体的には、医療および／または歯診断は、臨床症状に基づき第１の鑑別診断を取得することと、第１の情報を使用して第１の鑑別診断の精度を検証することとにより生成される。または、医療および／または歯診断は、臨床症状に基づき第１の鑑別診断を取得することと、第１の情報に基づき第２の鑑別診断を取得することと、第１の鑑別診断および第２の鑑別診断に基づき医療および／または歯診断を判断することとにより生成される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施形態は以下の図面を参照して説明され、同様な参照符号は添付図面を通じて同様なものを表す。
【０００９】
【図１】図１は、例示的コンピュータ装置の概略図である。
【図２】図２は、画像を解析するための例示的方法の流れ図である。
【図３】図３は、例示的な真のカラー画像を示す。
【図４】図４は、例示的グレースケール強度画像を示す。
【図５】図５は、例示的ヒストグラム等化画像を示す。
【図６】図６は、ヒストグラム等化画像の例示的輪郭プロットを示す。
【図７】図７は、ヒストグラム等化画像の例示的カラーマップを示す。
【図８】図８は、例示的緑色画像を示す。
【図９】図９は、自動画像解析処理へ入力される正常原画像を示す。
【図１０】図１０は、自動画像解析処理から生じる画像を示す。
【図１１】図１１は、自動画像解析処理から生じるコントラスト調整画像を示す。
【図１２】図１２は、自動画像解析処理から生じるヒストグラム等化画像を示す。
【図１３】図１３は、そのＸ線透過性領域を示すその上に重畳されたボックスを有する画像を示す。
【図１４】図１４は、例示的ネットワークベースシステムの図である。
【図１５】図１５は、ＰＤＬ空間の図である。
【図１６】図１６は、正確な医学的診断を生成するための例示の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書において一般的に説明されるとともに添付図面に示される実施形態の部品は多種多様な構成で配置および設計される可能性があるということが容易に理解される。したがって、添付図面に表される様々な実施形態の以下のより詳細な説明は、本開示の範囲を限定するように意図されているのではなく、様々な実施形態を単に代表する。実施形態の様々な態様が添付図面に提供されるが、添付図面は、特記しない限り、必ずしも原寸に比例して描かれていない。
【００１１】
本解決策はその趣旨または本質的特徴から逸脱することなく他の特定形態で具現化され得る。説明される実施形態は、あらゆる点で単に例示的なものであって、限定的ではないと考えるべきである。したがって、本解決策の範囲はこの詳細な説明によるよりも、むしろ添付の特許請求の範囲により示される。特許請求の範囲の等価性の意味および範囲に入るすべての変更はそれらの範囲内に包含される。
【００１２】
機能、利点または同様な言葉への本明細書を通じた参照は、本解決策により実現され得る機能および利点のすべてが本発明の任意の単一実施形態内に存在すべきであるまたは存在するということを意味しない。むしろ、機能および利点を参照する言葉は「実施形態に関連し説明された特定の機能、利点、または特徴が本解決策の少なくとも１つの実施形態に含まれる」ということを意味するものと理解される。したがって、本明細書を通じた機能、利点および同様な言葉の論述は同じ実施形態を指し得るが、それを必ず指すのではない。
【００１３】
さらに、本解決策の説明された機能、利点および特性は、１つまたは複数の実施形態において任意の好適なやり方で組み合わせられ得る。当業者は本明細書の説明に照らして、本解決策は特定の実施形態の特定の機能または利点のうちの１つまたは複数のもの無しに実行され得るということを認識することになる。他の例では、本解決策のすべての実施形態において存在しないかもしれない追加の機能および利点がいくつかの実施形態では認識され得る。
【００１４】
本明細書全体にわたる「一実施形態」、「実施形態」、または「同様な言葉」への参照は、指示された実施形態に関して説明された特定の機能、構造、または特徴が本解決策の少なくとも一実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体にわたる語句「一実施形態において」、「実施形態において」および同様な言葉は、すべてが同じ実施形態を必ずしも指さない。
【００１５】
本文書に使用されるように、単数形式の冠詞は、文脈が明確に規定しない限り複数の参照物を含む。別途定義しない限り、本明細書で使用されるすべて技術科学用語は、当業者により一般的に理解される意味と同じ意味を持つ。本文書に使用されるように、用語「含む」は「含むが限定しない」ということを意味する。
【００１６】
本開示は、診断の効率を改善するために画像処理ツールボックスを使用する歯根尖周囲病状のコンピュータ化鑑別診断のためのシステムおよび方法に関する。主概念は、画素強度と、歯周靭帯空間と歯槽骨パターンの測度との間の距離とを識別することと、第２には、様々な構造を区別（例えば副根管、骨粗鬆の自動識別と亀裂歯症候群の識別）するために画像に影響を与えることである。したがって、本技術は、歯診断を改善するためのコンピュータ科学、情報科学および歯科学の応用を含む歯情報科学の振興分野におけるものである。本技術は、時には観察不能疾患、感染（例えば根尖性歯周炎、根尖周囲膿瘍）、歯および組織状態（密度およびＸ線透過性、認識された指標を含む）、病状、位置、およびＸ線の読み取りが提供し得るものを越える関連性（Ｘ線がいかなる疾患問題も全く示さないケースを含む）に関する情報を提供するための標準Ｘ線が解析され得るようにする。シミュレーション試験は、主な外科的および浸食的手法を防止し得る早期または困難な検出および鑑別診断に役立つ高感度、特異度および精度を実証した。
【００１７】
実際には、様々な効果および読み取り値が従来のＸ線に与えられ得る。本技術はまた、容積の多次元判断および問題の深さのスライシングシミュレーション（ｓｌｉｃｉｎｇ  ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）を提供し得る。機械学習は、本技術を歯内治療目的のためだけでなく歯周治療目的、小児歯科目的、義歯目的および口腔診断目的のためにも使用するための選択肢を臨床医に与える。この機械学習を利用することにより、条件付きまたは無条件Ｘ線の様々なケースの入力に基づき、コンピュータは様々なケースの広い診断範囲について学習しトレーニングされ得る。このツールはまた、様々なケースを診断するためにシステムをトレーニングする機械学習アルゴリズムを含む。
【００１８】
いくつかのシナリオでは、ＭａｔＬａｂ（登録商標）ソフトウェアが本方法を実施するために使用される。本技術はこの点に関し制限されない。本技術は、任意の既知のまたは将来知られるコンピュータ言語（例えばＣ＋＋、Ｊａｖａ、ＨＴＭＬなど）を使用することにより追加的にまたは代替的に実施され得る。ＭａｔＬａｂ（登録商標）ソフトウェアは、画像処理ツールボックス用アルゴリズムを実施するコードを書くために使用される。例示的コードが以下に提供される。
2019502423.tif 000003
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【００１９】
このプロセスもまた、機械学習アルゴリズムを使用することにより自動的にプログラムされる。ここで、臨床医はまた、病巣に基づきシステムをトレーニングし得る。所望精度、感度および特異度に達した後、手動選択機能は削除され、コンピュータは疾患を自動的に診断することになる。機械学習の例示的コードが以下に提供される。
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【００２０】
上記コードにより示されるように、Ｘ線画像は、画像処理ツールボックス内に存在する様々な機能および効果を使用して解析される。これらの機能は、正常／疾患領域、骨粗鬆領域および副根管領域の識別を容易にする。骨粗鬆の領域は、歯根尖周囲の領域の骨密度を測定し、測定された骨密度の変化を検出することにより識別される。
【００２１】
以下の実施例は本解決策をさらに示すために提供される。しかし、本解決策の範囲はこれによりいかなるやり方でも制限されると考えてはならない。
【実施例】
【００２２】
いくつかのシナリオでは、本方法は、Ｘ線画像を収集するステップと、画像処理ツールボックスの様々な機能を使用してＸ線画像を解析するステップと、機能と歯根尖周囲領域の強度レベルとを使用することにより第１と第２の組の結果を診断するステップと、第１と第２の組の結果を比較するステップと、を含む。
【００２３】
結果は、診断をするのに役立つ以下の４つの様々なクラスを規定する。
（１）クラス１−異常／病因無し：強度比０．８〜１．０、歯周靭帯（ＰＤＬ：Ｐｅｒｉｏｄｏｎｔａｌ  Ｌｉｇａｍｅｎｔ）空間の拡大無し、
（２）クラス２−根尖性歯周炎：強度比０．８〜１．０、最大２５のＰＤＬ空間拡大、
（３）クラス３−根尖周囲膿瘍／肉芽腫：０．２５〜０．７０の強度比、ＰＤＬ空間の破壊、および
（４）クラス４−歯根嚢胞、歯根尖周囲膿瘍：０．２５未満の強度比、ＰＤＬ空間の破壊。
【００２４】
３０枚のＸ線画像から、０．８〜１．０の強度比を有しかつ正常ケースの結論を与えるＰＤＬ空間の拡大のない８枚の画像が見出された。０．８〜１．０の強度比を有しかつ根尖性歯周炎ケースの結論を与える最大２５のＰＤＬ空間拡大を有する５枚の画像が見出された。０．２５〜０．７０の強度比を有しかつ根尖周囲膿瘍／肉芽腫ケースの結論を与えるＰＤＬ空間の破壊を有する１２枚の画像が見出された。０．２５未満の強度比を有しかつ歯根嚢胞ケースの結論を与えるＰＤＬ空間の破壊を有する５枚の画像が見出された。これらのＸ線写真は判断基準診断に対して検証された。本システムは高精度および再現性を達成した。
【００２５】
上記システムおよび方法は医療意思決定に関する多くの目的に使用され得る。例えば、本システムおよび方法は、病巣が拡がり次の段階へ移るのを防止する病巣の早期診断を提供し得る。Ｘ線写真の撮影中に円錐ビームの露光レベルまたは角度が適切でなければ、Ｘ線写真が再び撮影される必要がありこれは患者へのＸ線写真露出を増加する。このツール機能を使用することにより、Ｘ線は、調整され得、再び撮影されることが防止され得、したがってＸ線写真露出レベルを下げ、病巣が早期段階で治療されたので再感染の確率を低減し、一次治療が行われ得るように、疾患を識別するために使用され、感染が早期段階に診断され治療されたので歯根端切除のような外科的処置の必要性を防止するのを助け、時間を節約し、患者の快適性を増加し、副根管を容易に見出すために使用され、骨粗鬆を測定して骨粗鬆の段階を自動的に判断するために使用され、関節窩から関節突起までの距離を測定するために使用され（これは顎関節障害の診断に役立つ）、矯正治療中の歯の動きを測定するために使用され、機器の押し付けに対し歯がどのように応答しているかを測定するために使用され、虫歯を測定し、エナメル象牙質または歯髄へのカリエスの関与を測定するために使用され、および／または歯槽骨の骨梁パターンを測定（亀裂歯症候群を検出）するために使用される。自動検出機能は、鑑別診断のために歯科医をリフレッシュさせるのを助け得る。これは遠隔歯科に役立ち得る。これは、歯科医が月に一度または二度だけを訪れる地方の診療所に役立つ。歯科補助装置は、このツールボックスを使用して、診断および鑑別診断を容易にし得る。これは歯科学生用教育ツールであり得る。
【００２６】
ここで図１を参照すると、本解決策を理解するのに役立つ例示的コンピュータ装置１００のブロック図が提供される。コンピュータ装置１００は、限定されないがノートブック、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯情報端末およびタブレットＰＣを含み得る。特に、コンピュータ装置１００の部品の一部またはすべては、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせとして実現され得る。ハードウェアは、限定されないが１つまたは複数の電子回路を含む。電子回路は、限定されないが受動電子部品（例えば抵抗器、キャパシタ、インダクタ、および／またはダイオード）、能動電子部品（例えばダイオード、トランジスタ、集積回路、および／またはオプトエレクトロニク装置）および／または電気機械部品（例えばターミナル、コネクタ、ケーブルアッセンブリ、スイッチ、および／または保護装置）を含み得る。
【００２７】
特に、コンピュータ装置１００は図１に示すものより多いまたは少ない部品を含み得る。しかし、示された部品は本解決策を実施する例示的実施形態を開示するのに十分である。図１のハードウェアアーキテクチャは、Ｘ線像解析を効率的やり方で容易にするように構成された代表的コンピュータ装置の１つのアーキテクチャを表す。したがって、図１のコンピュータ装置１００は歯根尖周囲病状のコンピュータ化検出のための改良方法を実施する。
【００２８】
特に、本解決策は単一コンピュータ実施形態に限定されない。いくつかのシナリオでは、本解決策はネットワークベースシステムにおいて実施される。例示的ネットワークベースシステム１４００が図１４に提供される。この場合、コンピュータ装置１００はネットワーク１４０２（例えばインターネットまたはイントラネット）を介しサーバ１４０４に通信可能に結合される。コンピュータ装置１００はデータをデータベース１４０６から読み取り得るまたはそれへ書き込み得る。列挙された部品１４０２〜１４０６のそれぞれは当該技術領域において周知であり、したがって本明細書では詳細に説明しない。任意の既知のまたは将来知られるネットワーク、サーバ、および／またはデータ記憶装置が、限定されないがここでは使用され得る。また、暗号テキストが装置１００、１４０４間で伝達されることを確実にするために暗号法が使用され得る。暗号テキストは人の病歴に関する情報を含み得る。
【００２９】
図１に示すように、コンピュータ装置１００は、システムインターフェース装置１２２、ユーザインターフェース１０２、中央処理ユニット（ＣＰＵ）１０６、システムバス１１０、システムバス１１０を介しコンピュータ装置１００の他の部分へ接続されるとともに他の部分によりアクセス可能なメモリ１１２、およびシステムバス１１０へ接続されるハードウェアエンティティ１１４を含む。ハードウェアエンティティ１１４の少なくともいくつかは、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、ディスクドライバおよび／またはコンパクトディスク読み出し専用メモリ（「ＣＤ−ＲＯＭ」）であり得るメモリ１１２へのアクセスおよびその使用を含む行為を行う。
【００３０】
システムインターフェース装置１２２は、コンピュータ装置１００が外部通信装置（例えば遠隔サーバまたはネットワークノード）と直接または間接的に通信することを可能にする。コンピュータ装置１００が外部通信装置と間接的に通信していれば、コンピュータ装置１００は共通ネットワーク（例えばインターネットまたはイントラネット）を介し通信を送信および受信する。
【００３１】
ハードウェアエンティティ１１４は、本明細書で述べる方法論、手順または機能の１つまたは複数を実施するように構成された１または複数組の命令１２０（例えばソフトウェアコード）が格納されるコンピュータ可読記憶媒体１１８を含むディスクドライブユニット１１６を含み得る。命令１２０はまた、コンピュータ装置１００によるその実行中にメモリ１１２内および／またはＣＰＵ１０６内に完全にまたは少なくとも部分的に存在し得る。メモリ１１２およびＣＰＵ１０６はまた、機械可読媒体を構成し得る。本明細書で使用される用語「機械可読媒体」は、１または複数組の命令１２０を格納する単一媒体または複数媒体（例えば中央集中型または分散型データベースおよび／または関連キャッシュおよびサーバ）を指す。本明細書で使用される用語「機械可読媒体」はまた、コンピュータ装置１００による実行のための一組の命令１２０を格納する、エンコードする、または担持することができるとともにコンピュータ装置１００に本開示の方法論の任意の１つまたは複数を行わせる任意の媒体を指す。
【００３２】
いくつかのシナリオでは、ハードウェアエンティティ１１４は、医学的診断目的のための効率的画像処理を容易にするためにプログラムされた電子回路（例えばプロセッサ）を含む。この点に関し、電子回路は画像解析および編集（「ＩＡＥ：Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｅｄｉｔｉｎｇ」）ソフトウェアアプリケーション（図１に示さず）とコンピュータ装置１００にインストールされた他のタイプのアプリケーションとにアクセスして実行し得るということを理解すべきである。ＩＡＥソフトウェアアプリケーションは通常、アプリケーションウィンドウ内の画像の表示、画像の解析、および表示画像の編集を容易にするように動作する。画像は同画像に注釈するために編集され得る。ＩＡＥソフトウェアアプリケーションにより実施される列挙された機能および他の機能は、当該技術領域においてよく知られおり、したがって、詳細に説明しない。上に指摘したように、ＩＡＥソフトウェアはいくつかのシナリオではＭａｔｌａｂ（登録商標）を含み得る。
【００３３】
ここで図２を参照すると、画像を処理する例示的方法２００の流れ図が提供される。いくつかのシナリオでは、方法２００は、臨床評価の医師の実行および／または患者の体の一部のＸ線写真を取得する操作の医師の実行に続いて行われる。しかし、総合検査用Ｘ線写真は強制的である。したがって、方法２００はまた、総合検査の一部として採用され得る。
【００３４】
方法２００はステップ２０２で始まり、ステップ２０３へ続く。特に、ステップ２０３では、画像のすべては、そのいかなる解析前にも標準化される。標準化は、画像のすべてが異なるサイズおよび平均画素強度を有するので、行われる。それらのすべてを等しくするために、画像は１つの単一サイズおよび強度へ標準化される必要がある。標準化技術は当該技術領域においてよく知られており、したがって本明細書では説明しない。任意の既知のまたは将来知られる標準化技術が、限定されないが使用され得る。特に、本解決策は、図２に示すステップの特定順番に限定されない。例えば、標準化はステップ２０６または２０８後に追加的にまたは代替的に行われる可能性がある。
【００３５】
次のステップ２０４では、真のカラー画像（例えばＸ線写真）または真のカラー画像の一部がコンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）により取得される。例示的な真のカラー画像を図３に示す。
【００３６】
医療用途では、医師はこの時点でいかなる診断もしない。したがって、以下のステップが、（１）画像内の正常および／または疾患領域、（２）画像内の正常および／または異常骨密度領域、および／または（３）異常歯根形成または異常位置の歯根管を識別するために、行われる。情報（ｌ）〜（３）は、開業医によりなされた診断を確認または検証するために使用され得る。
【００３７】
次に、真のカラー画像は、コンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）によりステップ２０６においてグレースケール強度画像へ変換される。例示的グレースケール画像を図４に示す。真のカラー画像をグレースケール強度画像へ変換するための技術は当該技術領域においてよく知られている。任意の既知のまたは将来知られる変換技術がここでは使用され得る。いくつかのシナリオでは、変換は輝度を保持しながら色相および飽和情報を削除することを含む。
【００３８】
ヒストグラム等化は、ステップ２０８により示すように、ぼやけた画像がぼやけていない画像へ変換されるようにグレースケール強度画像のコントラストを調整するためにコンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）により行われる。ヒストグラム等化は当該技術領域においてよく知られており、したがって本明細書では説明しない。任意の既知のまたは将来知られるヒストグラム等化技術が、限定されないがここでは採用され得る。いくつかのシナリオでは、ヒストグラム等化は、強度がヒストグラム上でうまく分散されるようにグレースケール強度画像のグローバルコントラストを増加することを含む。強度分布は最頻強度値を散開させることにより実現される。ヒストグラム等化は、図４と図５の例示的Ｘ線写真により示されるようにＸ線画像内の骨構造および／または歯構造のより良好な図に繋がる。
【００３９】
次のステップ２１０では、ヒストグラム等化画像の輪郭プロットを生成する操作がコンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）により行われる。例示的輪郭プロットを図６に示す。図６に示すように、輪郭プロットは、形状の境界（例えば各歯の境界）を表す等高線でマーキングされたヒストグラム等化画像を含む。輪郭プロットを生成するための技術は当該技術領域においてよく知られている。任意の既知のまたは将来知られる輪郭プロット技術が、限定されないが使用され得る。輪郭プロットは、観察者が、正常な骨密度を有する画像の領域、および骨粗鬆を有する画像の領域をより容易に識別することを可能にする。例えば、図６において、明るい灰色領域６００は正常骨密度を示し、暗い灰色／黒色領域６０２は異常骨密度（または２つの隣接歯間の骨粗鬆）を表す。このような異常骨密度または骨粗鬆は、患者が歯膜炎に悩まされているということ（すなわち歯および骨粗鬆を囲み支持する組織に影響を与える炎症性疾患）を示す。歯膜炎は、歯周りの歯槽骨の進行性喪失を含み、もし未治療で放置されれば、歯喪失に至る可能性がある。
【００４０】
ステップ２１０が完了すると、ヒストグラム等化画像のカラーマップを生成する操作がコンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）によりステップ２１２において行われる。例示的カラーマップを図７に示す。これらの操作は、その構造を明確に識別する目的のための画像を色分けすることを含む。いくつかのシナリオでは、カラーマップは、管が、ルーチン的歯根管処置に伴う複雑性を低減するように、より容易に識別され得るようにする。このような複雑性は歯根管が見逃されたときに生じ得る。この点に関し、「歯科医は歯が予想より多くの管を有すればまたは異常位置にあれば副根管を時折見逃す」ということを理解すべきである。これが発生すれば、細菌が感染管内に留まり、歯を再汚染し得る。
【００４１】
次のステップ２１４は、ヒストグラム等化画像に基づき赤色画像、緑色画像および／または青色画像を生成するための操作を行うことを含む。例示的緑色画像を図８に示す。いくつかのシナリオでは、操作は、赤色だけをその中に残すように画像から緑色および青色を抽出するステップ、緑色だけをその中に残すように画像から赤色および青色を抽出するステップ、および／または青色だけをその中に残すように画像から緑色および赤色を抽出するステップを含む。いくつかのシナリオでは、赤色、緑色および／または青色画像は、管寸法（例えば直径）の変動がより容易に識別され得るようにする。例えば、歯根管の先端に発生する根尖周囲膿瘍８００は、図３の真のカラー画像および／または図４のグレースケール強度画像と比較して図８の緑色画像において容易に見られる。
【００４２】
次のステップ２１６は、疾患領域の平均画素強度値と正常領域の平均画素強度値との比を判断する操作をコンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）により行うことを含む。いくつかのシナリオでは、患者および／または他の被験者に対して取得されたＸ線画像がここでは使用される。このステップは、自動的に、または表示画像内の２つの当該領域を選択するユーザ入力に応じて行われ得る。画素強度値は当該技術領域においてよく知られており、したがって詳細に説明しない。しかし、画素強度値はそれぞれの画素がどれほど明るいかおよび／またはそれぞれの画素が何色であるべきかについて説明する、ということを理解すべきである。グレースケール画像に関して、画素強度値は画素の輝度を表す単一数字である。画素強度値は通常、０〜２５５の値を有する８ビットの整数を含む。０の画素強度値は通常、画素の色が黒であるということを示す。２５５の画素強度値は、画素の色が白であるということを示す。０〜２５５の値は灰色の色合いを表す。カラー画像に関して、画素強度値は、Ｒ、ＧおよびＢ成分の３つの数字のベクトルとして表される。
【００４３】
ＰＤＬ空間（例えば図１５のＰＤＬ空間１５００）もまた、コンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）によりステップ２１８において任意選択的に判断され得る。理解されるようにＰＤＬは、図１５に示すように歯根を囲みこれを歯槽骨へ取り付ける空間である。
【００４４】
いくつかのシナリオでは、ステップ２１６において判断された比および／またはステップ２１８において判断されたＰＤＬ空間は、任意選択的ステップ２２０により示されるように、鑑別診断をなすために使用され得る。例えば、無異常／病因の診断は、比が０．８〜１．０の値を有しかつＰＤＬ空間のいかなる拡大もない場合になされる。根尖性歯周炎の診断は、比が０．８〜１．０の値を有しかつＰＤＬ空間が最大２５まで拡大した場合になされる。根尖周囲膿瘍／肉芽腫の診断は、比が０．２５〜０．７０の値を有しかつ破壊されたＰＤＬ空間が存在する場合になされる。歯根嚢胞または根尖周囲膿瘍の診断は、比が０．２５未満の値を有しかつ破壊されたＰＤＬ空間が存在する場合になされる。
【００４５】
いくつかのシナリオでは、鑑別診断は、任意選択的ステップ２２２により示されるようにより正確な鑑別診断へ変換される。この変換は被験者の医療記録または履歴を使用して実現される。さらに具体的には、被験者の医療記録または履歴内に規定された臨床症状が、鑑別診断により識別された症状の臨床症状に整合するかどうかに関する判断がなされる。そうであれば、症状の精度が確認または検証される。そうでなければ、医学的診断は不正確であると判断される。したがって、第１の情報および医療記録情報はより正確な医学的診断を導出するために再解析される。
【００４６】
次の任意選択的ステップ２２４では、コンピュータ装置（例えば図１と図１４のコンピュータ装置１００）は、医学的診断を規定する情報、および／または被験者の上記画像、ヒストグラムおよび他の医用情報を含む情報を任意選択的に暗号化する。暗号化は、少なくともＨｅａｌｔｈ  Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ  Ｐｏｒｔａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  Ａｃｃｏｕｎｔａｂｉｌｉｔｙ  Ａｃｔ（ＨＩＰＡＡ）機密性必要要件に準拠する目的のために採用され得る。暗号化は、カオス的、ランダムな、または疑似ランダムな数字ベースアルゴリズムを使用して実現される。任意の既知のまたは将来知られるカオス的、ランダムな、または疑似ランダムな数字ベースアルゴリズムが、限定されないがここでは使用され得る。カオス的、ランダムな、または疑似ランダムな数字ベースアルゴリズムのシード値は、複数の所定シード値から選択され得る、または第１のコンピュータ装置の動作中に動的に生成され得る。用語「シード値」は、本明細書で使用されるように、カオス的、ランダムな、または疑似ランダムな整数値のシーケンスを生成するための開始値を指す。シード値は、人間または動物対象に関する情報（例えば識別子、アドレス、電話番号、年令、医学的診断、病歴内に含まれる情報、疾患領域の平均強度値と正常領域の平均画素強度値との比、周期的靭帯空間、および／または任意の他の値）に基づき選択または生成され得る。
【００４７】
その後、暗号化情報が格納される（例えば図１のメモリ１１２内に）、および／またはデータ記憶装置（例えば図１４のデータベース１４０６）内への格納および／またはその後の処理のためにネットワーク（例えば図１４のネットワーク１４０２）上で第１のコンピュータ装置から遠方の第２のコンピュータ装置（例えば図１４のサーバ１４０４）へ伝達される任意選択的ステップ２２６が行われる。第２のコンピュータ装置では、暗号化情報が解読され得る。データを解読する方法は当該技術領域においてよく知られおり、したがって本明細書では説明しない。任意の既知のまたは将来知られる復号化技術が、限定されないがここでは使用され得る。ステップ２２６が完了すると、方法２００が終了するまたは他の処理が行われるステップ２２８が行われる。
【００４８】
いくつかのシナリオでは、方法ステップ２１０〜２２６は任意選択的に、いかなるユーザ入力も無しにまたは最小ユーザ入力によりコンピュータ装置により自動的に行われ得る。この場合、医学的診断はコンピュータ装置によりなされ得、画像の異常領域は、コンピュータ装置により行われる画像処理操作中に自動的に識別され得る。このような自動操作を行うコンピュータ装置により生成される例示的画像が図９〜１３に示される。
【００４９】
図９は、自動画像解析処理へ入力される正常原画像を示す。Ｍａｔｌａｂ（登録商標）情況では、ＩＭ２＝ｉｍｏｐｈａｔ（ＩＭ，ＳＥ）が形態学的トップハットフィルタリング（ｔｏｐ−ｈａｔ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）をグレースケールまたは二値入力画像ＩＭに対し行う。トップハットフィルタリングは、画像の形態学的開口を計算し（ｉｍｐｅｎを使用して）、次にその結果を原画像から減じる。Ｉｍｏｐｈａｔは構造化要素ＳＥを使用する。ＳＥはｓｔｒｅｌにより戻される。ＳＥは、複数の構造化要素物体を含むアレイではなく単一構造化要素物体でなければならない。
【００５０】
図１０は、自動画像解析処理から生じる画像を示す。図１１は、自動画像解析処理から生じるコントラスト調整画像を示す。歯槽骨パターンのより良い理解を提供するためにコントラスト調整が行われる。図１２は、自動画像解析処理から生じるヒストグラム等化画像を示す。Ｍａｔｌａｂ（登録商標）情況では、ｈｉｓｔｅｇが全体画像に作用し、ａｄａｐｔｈｉｓｔｅｇはタイルと呼ばれる画像の小領域に作用する。各タイルのコントラストが強化され、その結果、出力領域のヒストグラムは規定ヒストグラムにほぼ整合する。等化を行った後、ａｄａｐｔｈｉｓｔｅｇは人為的に誘起された境界を除去するために双線形補間を使用して隣接タイル同士を組み合わせる。図１３は、そのＸ線透過領域を示すその上に重畳されたボックスを有する画像を示す。
【００５１】
特に、本技術は疾患診断目的のために機械学習を採用し得る。機械学習は、予め格納されたパターン、手操作入力、および／または以前の画像解析の結果に基づき得る。機械学習技術は当該技術領域においてよく知られている。任意の既知のまたは将来知られる機械学習手法が、限定されないがここでは使用され得る。
【００５２】
本解決策は、方法２００のステップが行われた特定順番に限定されない。この点に関し、方法２００において画像処理は第１の鑑別診断をなすために行われ、臨床症状はより正確な第２の鑑別診断を生成するおよび／または第１の鑑別診断の精度を検証するために使用されるということに注意すべきである。他のシナリオでは、この方法の順番は逆にされる、すなわち、臨床症状が、第１の鑑別診断を生成するために使用され、画像処理の結果は、より正確な第２の鑑別診断を生成するおよび／または第１の鑑別診断の精度を検証するために使用される。この逆プロセスを示す流れ図は図１６に提供される。
【００５３】
ここで図１６を参照すると、方法１６００はステップ１６０２で始まり、ステップ１６０４に続き、ここで、症状の第１の鑑別診断が臨床症状に基づき得られる。症状は、限定されないが腫物、慢性肺尖膿瘍、歯根肉芽腫または歯根嚢胞を含み得る。症状のそれぞれは、その臨床症状と共に以下に定義される。
【００５４】
腫物は、細菌感染に起因する組織液化により形成される空洞内への膿の集積からなる。腫物は、本来、急性兆候または慢性であり得る。急性病巣を有する患者は、本来、急激性、自発性かつ過激性であり、関連組織の腫れであり得る軽症から重症までの苦痛を経験する。苦痛は歯を加圧することにより軽減され得る。ほとんどの場合、歯は打診に極めて敏感である。歯髄生死試験は陰性であり、歯は歯槽内に押し出され得る。開口障害が発生し得る。発熱、リンパ節腫脹、倦怠、頭痛および吐き気を含む開口障害もまた、発現し得る。Ｘ線写真上、病巣は、非常に急速に発現するので骨破壊を示さないかもしれない。ほとんどの場合、歯は打診に極めて敏感である。歯髄生死試験は陰性である。
【００５５】
慢性根尖膿瘍病巣は、緩やかな兆候であり、ほとんどまたは全くない不快感、および歯肉頬／歯肉唇側溝内に開く関連排出洞管を通じた膿の断続的放出である。ガッタパーチャ（ｇｕｔｔａ  ｐｅｒｃｈａ）試験によりそしてＸ線写真を撮影することにより確認され得る洞管はほとんどの場合存在する。Ｘ線写真上、Ｘ線透過性などの骨性破壊の兆しが通常はある。
【００５６】
歯根肉芽腫は通常、無症状であり、通常は、十分に囲まれた病巣としてＸ線写真上で診断される。打診に対するわずかな敏感性が、存在し得、関与する非生活歯の頂点における肉芽組織の存在により鈍い音を生じ得る。噛みしめるまたは噛みつきに関する穏やかな苦痛が報告されることがある。腫物内への急性悪化がない限りいかなる皮質板穿孔または膿瘻も見られない。
【００５７】
歯根嚢胞（Ａｐｉｃａｌ  ｐｅｒｉｏｄｏｎｔａｌ  ｃｙｓｔ，Ｐｅｒｉａｐｉｃａｌ  ｃｙｓｔ  ｏｒ  Ｒａｄｉｃｕｌａｒ  ｃｙｓｔ）は臨床症状のない無症状病巣である。これらは、無痛であり、二次的感染がなければ打診に対する敏感性はない。これらは、一定期間にわたって膨張するが、皮質板の拡大が腫れとして臨床的に可視にされることはめったにない。
【００５８】
図１６を再び参照すると、方法１６００はステップ１６０６へ続く。ステップ１６０６は、ステップ２１６において判断された比、および／または歯周靭帯空間が拡大および／または破壊されたかどうかに基づき第２の鑑別診断を得るために図２のステップ２０４〜２２０を行うことを含む。次に、第２の鑑別診断は、（Ａ）第１の鑑別診断の精度を検証または確認するために、および／または（Ｂ）第１および第２の鑑別診断に基づき第３の鑑別診断を生成するためにステップ１６０８において使用される。その後、任意選択的ステップ１６１０〜１６１２が行われ得る。これらのステップは、第１、第２および／または第３の医学的診断を規定する情報および／または被験者の画像、ヒストグラムおよび他の医療関連情報を含む情報を任意選択的に暗号化するステップ、暗号化情報をデータ記憶装置内に格納するステップ、および／または暗号化情報をネットワーク上で伝達するステップを含む。その後、方法１６００が終了するまたは他の処理が行われるステップ１６１４が行われる。
【００５９】
いくつかのシナリオでは、本解決策は、病巣周囲鑑別診断ツール内の人工ニューラルネットワークおよび規則ベース知識システムへ拡張され得る。このプログラムは、所与のケースを説明する一組の所見を入力として採ることにより分類を行い、これらの所見について説明する可能性がある特定分類の尤度に各出力が対応する一組の数字を出力として生成する。規則ベース意思決定支援システムは一種の知識ベース臨床意思決定支援システムである。コンパイルされたデータの規則および関連性はほとんどの場合、ＩＦ‐ＴＨＥＮ規則の形式を採る。例えば、これが根尖周囲病巣を判断するためのシステムであれば、規則は、「Ｘ線透過性＜１ｍｍであれば、かつ苦痛が打診に対してあれば、かつ歯周靭帯空間が破壊されていれば、根尖周囲膿瘍である」となる可能性がある。
【００６０】
セクション「根尖周囲病巣臨床所見説明」において、各根尖周囲病巣（腫物、肉芽腫および膿胞）の臨床所見は、段落［００６７］−［００７０］において提供される定義に見出されるあるテキストにより説明される。このテキストは、臨床所見と患者からの症状とを記述する。これらはＸ線写真に追加的である。通常、これらの所見はＸ線写真が撮影される前に文書化される。これらの所見を含む一方で、規則およびＸ線写真所見を整備することが診断精度を加速し得る。
【００６１】
臨床所見の上記テキスト（またはキーワード）は構造化フォーマットまたは非構造化フォーマットのいずれかで記録される。構造化データは高い構成度を有する情報を指す。構造化データは解析するのが容易である。非構造化データは、自由テキストなどの無秩序情報を有する情報を指す。非構造化データは解析するのが困難である。異なる学界は、情報を記録するために異なるフォーマットを使用する。情報が構造化フォーマットで記録されれば、情報を取り出すのは容易である。これらの所見が非構造化フォーマット（自由テキスト）で文書化されれば情報は自然言語処理技術を使用して自動的に抽出され得る。情報が抽出されると、情報はＸ線写真所見と組み合わせられ、最終診断に達せられ得る。臨床所見およびＸ線写真所見が集められた後、診断はシステムにより自動的になされることになる。
【００６２】
本明細書において開示および請求される装置、方法およびアルゴリズムのすべては、本開示に照らして、不必要な実験無しに生成され実行され得る。本発明は好適な実施形態の観点で説明されたが、変形形態が本発明の概念、趣旨および範囲から逸脱することなく装置、方法および同方法のステップのシーケンスに適用され得るということが当業者らに明らかになる。さらに具体的には、「いくつかの部品は、同じまたは同様な結果が実現されるであろう一方で、本明細書で説明された部品に追加され得る、それと組み合わせられ得る、それに置換され得る」ということが明らかになる。当業者らに明らかなすべてのこのような同様な代替実施形態および修正形態は、規定された本発明の趣旨、範囲および概念内に入ると見なされる。
【００６３】
代替物だけでなく上に開示された特徴および機能もまた多くの他の様々なシステムまたはアプリケーション内に組み込まれ得る。様々な現在予知しないまたは予期しない代替、修正、変形または改良は当業者によりなされ得、それぞれはまた開示実施形態により包含されるように意図されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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